超值资料:关键词自动采集生成内容系统，淘宝用得到，我们常用的百度文库、豆丁、uc

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　　关键词自动采集生成内容系统，淘宝用得到，我们常用的百度文库、豆丁、uc、淘宝用得到。第二个：ezfinder软件上有模板，可以直接用到论文的提交上去。

　　可以试试文因互联的文本挖掘，文本挖掘技术主要从四个角度来挖掘信息，分别是词义角度、关系角度、实体角度、语义角度。其中还有自然语言处理、机器学习。

　　思路比技术重要

　　我不知道，我是初学者，但我相信你只要有足够的勇气，强大的心态，

　　我也是初学者，几年前自己琢磨这个有点小心得，可以分享下。要做这个东西，首先是你要找到一个主题，还是要确定你要把哪些文章按什么方式归类？用传统爬虫做文章检索是最有效的，可以用从某些中文数据集里加载爬虫，尽可能把所有文章爬出来，这样方便做分类。基于此，我去尝试网页的检索，爬下文章链接，提取摘要等，具体细节可以自己摸索，积累些经验，慢慢探索。

　　现在做文本挖掘的非常多，之前微博也有大神直接用爬虫抓取的数据做了分析，谷歌文本量更大，但是感觉文本量不是很大，可以尝试fmt也是可以的，语料库人人都有，

　　去quora问，里面关于这些的问题非常多，他们用的都是word2vec，

　　作为一个初学者，我给你一些我用python爬数据的一些经验吧。我用python主要用python的word2vec做了bagofwords，然后使用resizetotrainfromdataset这个pipeline做了计算。没过多久我就写了爬虫。首先你要有词向量，你可以自己造词向量，或者直接用别人的词向量。

　　从word2vec搜索你需要的词向量，你可以查到word2vec是lstm后缀相关post，但是最近博客更好的tagmodel一般是需要训练好词向量。直接使用cnn来进行不是很好。最好的方法是直接用floyd2vec，因为他效果是最好的。但是github上已经有些项目了，所以你一步一步的一句一句的用cnn/embedding去做也可以。数据是基础，实践是最主要的，等你做好了再谈技术。